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시장구조가 경쟁제한적인 경우 그 원인을 분석하여 시장경쟁이 촉진될 수 있도록 유도하는 각종 시책을 의미 공정한 시장경제 질서의 확립은 기업의 반경쟁적 행위에 대한 사후적 경쟁법 집행만으로는 한계가 있음 적극적으로 시장내 친경쟁적 환경을 조성하는 역할도 중요한데 이를 경쟁주창(competition advocacy)기능이라고 함 대표적 사례로는 경쟁제한적 정부.
공정거래위원회 변천사 공정한 사회구현에 앞장서는 공정거래위원회의 변화된 모습을 안내합니다. 1980 ′s 1981. 04. 03 경제기획원장관 소속하에 공정거래위원회 설치 (공정거래실 신설 : 1심의관 2심사관 5개과, 정원 75명) 1990 ′s 1990. 04. 07 경제기획원에서 공정거래위원회를 분리하여 공정거래업무 이관 (사무처 신설 : 3국 1관 .
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홈페이지뉴스
다음과 같이 발령되었으므로 통지합니다. 기업거래정책국 기업거래정책과 행정사무관 김민아 전문관(기업거래정책) 해제를 명함 공정거래위원회 근무를 명함 국가공무원법 제71조 제2항 제4호에 따라 휴직을 명함 (기간: 2022. 7. 22. ~ 2023. 7. 21.) 공정거래위원회 행정사무관 진민 기업거래정책국 기업거래정책과 지원근무를 해제함 기업거래정책국 기업.
홈페이지법령
공정거래법 위반행위 신고자에 대한 포상금지급에 관한 규정
등록일 : 20210518 부서 : 시장감시총괄과
등록일 : 20201203 부서 : 심판총괄담당관
기업집단 관련 신고 및 자료제출의무 위반행위에 대한 고발지침
등록일 : 20200902 부서 : 기업집단정책과
홈페이지정보
자동차부품 업종 표준대리점거래계약서 개정안(`22.6.28.) 입니다.
자동차판매 업종 표준대리점거래계약서 개정안(`22.6.28.) 입니다.
□ 결정문 표준화 및 디지털화를 통한 데이터 친화적인 생산방식 전환으로, 행정문서 활용성 확대 □ 결정문 생산 단계에서부터 기계 판독이 가능한 형태로 작성하여 개방에 이르는 개방체계 구축으로, 행정문서 본격 개방의 마중물 역할
등록일 : 2022-07-21 부서 : 정보화담당관
□ 공정거래위원회(위원장 조성욱, 이하 '공정위'), 과학기술정보통신부(장관 이종호, 이하 '과기정통부'), 중소벤처기업부(장관 이영, 이하 '중기부') 등 3개 부처와 한국소프트웨어산업협회(회장 조준희, 이하 'KOSA'), 정보통신산업진흥원(원장 허성욱, 이하 'NIPA'), 소프트웨어정책연구소(소장 박현제, 이하 'SPRi') 등 유관기관은 SW산업 .
등록일 : 2022-07-21 부서 : 건설용역하도급개선과
□ 2021년도 다단계판매 시장의 총 매출액과 후원수당은 전년보다 증가하였으나, 다단계판매업자 수와 판매원 수는 감소했다. ㅇ (매출액 합계) 4조 9,850억 원(`20년) ⇒ 5조 1,831억 원(`21년) 3.97%↑ ㅇ (후원수당 총액) 1조 6,820억 원(`20년)⇒ 1조 7,742억 원(`21년) 5.48%↑ ㅇ (다단계판매업자 수) 12.
복사 거래 설명
9월22일 영국 런던의 HOFA 갤러리에 전시된 NFT 작품 ‘크립토펑크 207번’. ⓒEPA
가격은 희소성을 전제한다. 희소하지 않은 재화, 즉 공급이 무한한 재화를 돈 주고 살 비합리적 인간은 없기 때문이다. 따라서 희소하지 않은 재화는 시장에서 거래되기 어렵다.
‘가격은 희소성을 전제한다’라는 명제에서 디지털 콘텐츠의 고민이 시작된다. 모든 디지털 콘텐츠는 본질상 공급이 무한하다. 콘텐츠를 더 생산하기 위해선 파일을 복사하기만 하면 된다. 원본과 복사본 사이의 차이가 없기 때문에 원본에 대한 소유권을 주장할 수도 없다. 시간과 노력을 들여 최초의 디지털 콘텐츠를 생산해도 이것이 복사되기 시작하면 판매와 소유권 주장이 어려워진다.
NFT(대체 불가능 토큰)는 디지털 콘텐츠에 ‘희소성’을 도입하기 위해 고안됐다. 방법은 복사 거래 설명 간단하다. ‘원본’이라고 표시하고 소유자의 정보를 기록하는 것이다. 콘텐츠를 복사한다고 하더라도 ‘원본’ 기록 자체는 한정돼 있기 때문에 희소성이 생긴다. 이를 가능하게 한 것은 블록체인 기술이다. 데이터 분산 저장을 통해 정보 조작을 불가능하게 한 블록체인 기술은 사람들이 ‘원본’ 기록을 신뢰할 수 있게 한다. 이로써 유일무이한 속성을 지닌, 다시 말해 다른 것으로 대체가 불가능한 디지털 콘텐츠가 생겨난다.
그렇다면 NFT를 보유한다는 것의 의미는 무엇일까? 놀랍게도, 실질적으로 어떠한 의미도 존재하지 않는다. 흔히 혼동되곤 하는 저작권과 달리, NFT는 디지털 콘텐츠에 대한 배타적 권리를 인정하지 않는다. NFT가 발행됐다 하더라도 사람들은 여전히 해당 콘텐츠를 열람하거나 공유할 수 있다. 예컨대 미국 프로농구리그(NBA)가 운영하는 NFT 판매 프로젝트 사이트인 ‘NBA 톱 샷’은 경기 중 나온, 선수들의 멋진 플레이 영상을 NFT화해서 판매한다. 매입한 사람은 해당 영상에 대한 소유권을 가진다. 그러나 NFT화 이후에도 해당 영상은 여전히 인터넷에 공개돼 있다. 영상을 보는 사람들이 NFT 소유자에게 값을 치르는 것도 아니다.
결국 NFT를 구매함으로써 얻을 수 있는 것은 이 ‘희소한 재화’를 자신이 ‘소유’하고 있다는 인증, 그 이상도 이하도 아니다. 그러나 사람들은 이 ‘인증서’에 엄청난 값을 지불한다. 현재 가장 높은 가격에 거래된 NBA 톱 샷 NFT는 2020년 10월11일 경기에서 나온 르브론 제임스의 덩크 장면으로, 가격은 23만 달러(약 2억7000만원)에 달한다.
사람들은 왜 이 쓸모없어 보이는 증서를 구매할까? 재화의 종류를 막론하고, 모든 재화가 판매되는 이유는 두 가지로 요약된다. 그 재화를 소유·사용함으로써 효용가치를 얻거나, 이 재화를 나중에 더 복사 거래 설명 비싸게 팔 수 있다고 믿는 것이다. NFT의 효용가치는 ‘희소한 재화에 대한 소유욕’이라는 희미한 형태로 발현된다. 우표, 주화 또는 연예인의 포토카드를 모으듯 NFT는 희귀한 재화를 소유함으로써 느끼는 만족감을 준다.
그러나 이 ‘소유욕’만으로 NFT 시장에서 거래되는 천문학적인 금액을 설명할 수는 없다. 르브론 제임스의 덩크 장면 NFT를 소유하고 싶은 욕구의 가치가 23만 달러에 달한다는 설명은 설득력이 떨어진다. NFT가 천문학적인 금액으로 거래되는 더 중요한 이유는 바로 두 번째, 즉 자산으로서의 가치다. 사람들은 가치가 오를 것을 기대하거나 예상하기 때문에 NFT를 구매한다.
실제로 NFT의 가치는 빠르게 오르고 있다. 일례로 ‘크립토펑크(Cryptopunks)’의 평균 가격은 4년간 약 9000배 성장했다. 크립토펑크는 얼굴 이미지를 가진 1만 개의 아바타다. 첫 출시된 2017년 6월경 이 아바타의 평균 가격은 54달러 수준이었다. 그리고 겨우 4년 뒤인 2021년 11월 현재 평균 약 50만 달러 수준으로 거래된다. 최고가를 기록한 3100번 아바타의 경우, 758만 달러(약 90억원)의 가격으로 거래됐다.
10월27일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘2021 메타버스 코리아’ 전시회. ⓒ연합뉴스
NFT 기술이 만들어낼 새로운 생태계
지난 3월부터 NFT 시장에 대한 관심이 높아지고, 주요 NFT들의 가격이 치솟자 자연스레 ‘버블’ 우려가 제기됐다. 회의적인 투자자들은 가격 상승이 일시적인 현상일 것으로 봤다. 곧 거품이 꺼질 것이라고 의심했다. 실제로 주요 NFT들의 평균 가격은 2021년 3분기에만 급등락을 세 번 반복하는 불안한 행보를 보였다.
가짜 NFT를 판매하는 사기 행위도 발생했다. 지난 5월 국내 NFT 작가인 미스터 미상은 자신의 작품 ‘#07. Subway station’이 도용된 사실을 발견했다. 자신이 아닌 누군가가 복사 거래 설명 해당 작품 파일을 복사해 NFT화한 것이었다. 디지털 콘텐츠이기에 복사가 가능하고, 누구나 NFT를 등록할 수 있기 때문에 벌어진 일이었다. NFT 거래 플랫폼들은 자체 검증 절차를 만드는 식으로 대응했지만, 여전히 표준화된 검증 절차는 확립되지 않았다. 심지어 NFT 플랫폼 크로스(CROSS)는 도용 NFT에 대해 문제가 제기됐을 때에도 자신들에게 권한이 없다며 삭제 요청을 거절하기도 했다. 원작품에 대한 무단 도용에 사실상 방비책이 없는 셈이다.
이런 불안 요소에도 NFT 기술은 각 적용 분야에 새로운 생태계를 만들어낼 것이라고 평가받는다. 가장 대표적인 분야는 메타버스다. ‘또 하나의 세상’을 표방하는 메타버스의 이념이 현실화된다면, 그 안에서 이뤄지는 경제활동의 중요성 역시 커질 수밖에 없다. NFT는 이 경제활동을 현실화할 가장 적합한 수단으로 여겨진다. 디지털 콘텐츠 속성을 지닌 메타버스 내 재화들을 소유하고 거래하기 위해선 NFT가 기반이 되어야 하기 때문이다. 현재는 메타버스 관련 NFT가 이더리움 기반 NFT 중 2%를 차지하는 수준이지만, NFT와 메타버스의 결합은 점차 활발해질 것으로 예상된다.
국내 기업들 또한 속속 NFT 시장 진출을 선언하고 있다. 카카오의 블록체인 계열사 그라운드X는 지난 5월 NFT 발행 서비스 ‘크래프터스페이스’를 출시했으며, 7월에는 NFT 플랫폼 ‘클립 드롭스’를 오픈했다. 11월에는 SM 등 엔터테인먼트사, NC소프트 등 게임사도 잇따라 NFT 진출을 발표했다.
ML.NET은 무엇이며 어떻게 작동하나요?
ML.NET은 온라인 또는 오프라인 시나리오에서 .NET 애플리케이션에 기계 학습을 추가할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 기능을 사용하여 애플리케이션에 사용 가능한 데이터를 사용하여 자동 예측할 수 있습니다. 기계 학습 애플리케이션은 명시적으로 프로그래밍하지 않아도 데이터의 패턴을 사용하여 예측합니다.
ML.NET의 핵심은 기계 학습 모델입니다. 모델은 입력 데이터를 예측으로 변환하는 데 필요한 단계를 지정합니다. ML.NET를 사용하면 알고리즘을 지정하여 사용자 지정 모델을 학습하거나 미리 학습된 TensorFlow 및 ONNX 모델을 가져올 수 있습니다.
모델이 있는 경우, 애플리케이션에 이를 추가하여 예측할 수 있습니다.
ML.NET은 .NET Core를 사용하여 Windows, Linux 및 macOS에서 실행되거나 .NET Framework를 사용하여 Windows를 실행됩니다. 64비트는 모든 플랫폼에서 지원됩니다. 32비트는 TensorFlow, LightGBM 및 ONNX 관련 기능을 제외하고 Windows에서 지원됩니다.
ML.NET을 사용하여 수행할 수 있는 예측 유형은 다음과 같습니다.
분류/범주화
사용자 의견을 긍정 및 부정 범주로 자동으로 구분
회귀/연속 값 예측
크기 및 위치를 기준으로 주택 가격 예측
변칙 검색
권장 사항
이전 구매에 따라 온라인 쇼핑객이 구매하려고 할 수 있는 복사 거래 설명 제품 제안
시계열/순차 데이터
이미지 분류
의료 이미지에서 병리학 분류
Hello ML.NET World
다음 코드 조각의 코드는 가장 단순한 ML.NET 애플리케이션을 보여줍니다. 이 예제에서는 집 크기 및 가격 데이터를 사용하여 주택 가격을 예측하도록 선형 회귀 모델을 구성합니다.
코드 워크플로
다음 다이어그램은 반복적인 모델 개발 프로세스뿐만 아니라 애플리케이션 코드 구조를 나타냅니다.
- 학습 데이터를 수집하여 IDataView 개체로 로드
- 기능을 추출하고 기계 학습 알고리즘을 적용할 작업 파이프라인 지정
- 파이프라인에서 Fit() 를 호출하여 모델 학습
- 모델을 평가하고 반복하여 개선
- 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 모델을 이진 복사 거래 설명 형식으로 저장
- 모델을 ITransformer 개체로 다시 로드
- CreatePredictionEngine.Predict() 를 호출하여 예측
이러한 개념을 좀 더 깊이 살펴 보겠습니다.
기계 학습 모델
ML.NET 모델은 예측된 출력에 도달하기 위해 입력 데이터에서 수행할 변형이 포함된 개체입니다.
Basic
가장 기본적인 모델은 위의 주택 가격 예에서와 같이 하나의 지속적인 수량이 다른 것과 비례하는 2차원 선형 회귀입니다.
모델은 단순히 $Price = b + Size * w$입니다. 매개 변수 $b$ 및 $w$는 쌍 세트(크기, 가격)에 줄을 맞춰 추정됩니다. 모델의 매개 변수를 찾는 데 사용되는 데이터를 복사 거래 설명 학습 데이터라고 합니다. 이 기계 학습 모델의 입력을 특성(feature) 이라고 합니다. 이 예제에서는 $Size$가 유일한 특성입니다. 기계 학습 모델을 학습하는 데 사용하는 실측 자료(ground-truth) 값은 레이블이라고 합니다. 여기에서는 학습 데이터 세트의 $Price$ 값이 레이블입니다.
더 복잡한
더 복잡한 모델은 거래 텍스트 설명을 사용하여 금융 거래를 범주로 분류합니다.
각 거래 설명은 중복되는 단어와 문자를 제거하고 단어와 문자 조합을 계산하여 일련의 기능으로 세분화됩니다. 기능 집합은 학습 데이터에서 범주 집합에 기반하여 선형 모델을 학습하는 데 사용됩니다. 새로운 설명이 학습 집합의 설명과 유사할수록 동일한 범주에 할당될 가능성이 커집니다.
주택 가격 책정 모델 및 텍스트 분류 모델 둘 다 선형 모델입니다. 데이터의 성격과 해결하려는 문제에 따라, 결정 트리, 일반화된 부가 모델 등을 사용할 수도 있습니다. 작업에서 모델에 대해 더 자세히 알아볼 수 있습니다.
데이터 준비
대부분의 경우에서 사용자가 가지고 있는 사용 가능한 데이터는 기계 학습 모델을 학습하기 위해 직접 사용하기에는 적합하지 않습니다. 원시 데이터는 준비하거나 사전 처리되어야 모델의 매개 변수를 찾기 위해 사용할 수 있습니다. 데이터를 문자열 값에서 숫자 표현으로 변환해야 합니다. 사용자의 입력 데이터에서 중복되는 정보가 있을 수 있습니다. 입력 데이터의 크기를 축소 또는 확장해야 할 수 있습니다. 데이터를 정규화 또는 크기 조정해야 할 수 있습니다.
ML.NET 자습서는 특정 기계 학습 작업에 사용되는 텍스트, 이미지, 숫자 및 시계열 데이터에 대한 다른 데이터 처리 파이프라인에 대해 알려줍니다.
데이터 준비 방법은 데이터 준비를 더 일반적으로 적용하는 방법을 보여줍니다.
리소스 섹션에서 모든 사용 가능한 변환의 부록을 확인할 수 있습니다.
모델 평가
모델을 학습한 후에는 미래의 예측을 얼마나 잘 할지 어떻게 알까요? ML.NET를 사용하여 새로운 테스트 데이터를 기준으로 모델을 평가할 수 있습니다.
기계 학습 작업의 각 유형에는 테스트 데이터 세트를 기준으로 모델의 정확성 및 정밀도를 평가하는 데 사용하는 메트릭이 있습니다.
주택 가격 예의 경우 회귀 작업을 사용했습니다. 모델을 평가하려면 원래 샘플에 다음 코드를 추가합니다.
평가 메트릭은 오류가 낮은 수준이며 예측한 출력과 테스트 출력 간 상관 관계가 높다는 것을 알려줍니다. 이 과정은 아주 쉽습니다! 실제 사례에서는 훌륭한 모델 메트릭을 얻는 데 더 많은 튜닝이 필요합니다.
ML.NET 아키텍처
이 섹션에서는 ML.NET의 아키텍처 패턴을 살펴봅니다. 숙련된 .NET 개발자라면 이러한 패턴의 일부는 익숙하고 일부는 덜 익숙해집니다. 자세히 살펴보는 동안 긴장을 놓지 마세요!
ML.NET 애플리케이션은 MLContext 개체로 시작합니다. 이 싱글톤 개체는 카탈로그를 포함합니다. 카탈로그는 데이터 로드 및 저장, 변환, 트레이너, 모델 작동 구성 요소를 위한 팩터리입니다. 각 카탈로그 개체마다 다른 유형의 구성 요소를 만드는 메서드가 있습니다.
데이터 로드 및 저장
데이터 준비
학습 알고리즘
Microsoft.ML.Recommender NuGet 패키지를 추가합니다.
Microsoft.ML.TimeSeries NuGet 패키지를 추가합니다.
모델 사용
위의 각 범주에서 만들기 메서드로 이동할 수 있습니다. 카탈로그는 Visual Studio를 사용하여 IntelliSense를 통해 나타납니다.
파이프라인 빌드
각 카탈로그 내에는 확장 메서드의 집합이 있습니다. 확장 메서드를 사용하여 학습 파이프라인을 만드는 방법을 살펴 보겠습니다.
코드 조각에서 Concatenate 및 Sdca 는 카탈로그에 있는 두 복사 거래 설명 메서드입니다. 이러한 메서드는 파이프라인에 연결된 IEstimator 개체를 만듭니다.
이 시점에서는 개체만 만들어집니다. 어떠한 실행도 발생하지 않습니다.
모델 학습
파이프라인에서 개체가 만들어지면 모델을 학습하는 데 데이터를 사용할 수 있습니다.
Fit() 호출 시 입력 학습 데이터를 사용하여 모델의 매개 변수를 예상합니다. 이를 모델 학습이라고 합니다. 단, 위의 선형 회귀 모델에서는 두 가지 모델 매개 변수, 즉 편차와 가중치가 있었습니다. Fit() 호출 후 매개 변수의 값이 알려집니다. 대부분 모델에는 이것보다 더 많은 매개 변수가 있습니다.
모델 학습 방법에서 모델 학습에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
결과 모델 개체는 ITransformer 인터페이스를 구현합니다. 즉, 모델은 입력 데이터를 예측으로 변환합니다.
모델 사용
입력 데이터를 대량의 예측으로 변환하거나 한 번에 하나의 입력을 변환할 수 있습니다. 주택 가격 예에서는 두 가지(모델 평가 목적으로는 대량, 새로운 예측을 하기 위해서는 한 번에 하나씩)를 수행했습니다. 단일 예측하기를 살펴 보겠습니다.
CreatePredictionEngine() 메서드는 입력 클래스 및 출력 클래스를 사용합니다. 필드 이름 및/또는 코드 특성은 모델 학습 및 예측 중 사용된 데이터 열의 이름을 결정합니다. 자세한 내용은 학습된 모델로 예측을 참조하세요.
데이터 모델 및 스키마
ML.NET 기계 학습 파이프라인의 핵심에는 DataView 개체가 있습니다.
파이프라인의 각 변환에는 입력 스키마(변환 시 입력에서 보길 원하는 데이터 이름, 유형 및 크기)와 출력 스키마(변환 후 해당 변환이 생성하는 데이터 이름, 유형 및 크기)가 있습니다.
파이프라인에서 하나의 변환으로 인한 출력 스키마가 다음 변환의 입력 스키마와 일치하지 않는 경우 ML.NET은 예외를 throw합니다.
데이터 뷰 개체에는 열과 행이 있습니다. 각 열에는 이름과 유형 및 길이가 있습니다. 예: 주택 가격 예의 입력 열에는 크기와 가격이 있습니다. 두 가지 유형이며, 벡터 수량이라기 보다는 스칼라 수량입니다.
모든 ML.NET 알고리즘은 벡터인 입력 열을 찾습니다. 기본적으로 이 벡터 열은 특성(feature) 이라고 합니다. 이것이 바로 주택 가격 복사 거래 설명 예제에서 Features이라고 하는 새 열로 크기 열을 연관시킨 이유입니다.
또한 모든 알고리즘은 예측을 수행한 후 새 열을 만들기도 합니다. 이러한 새 열의 고정된 이름은 기계 학습 알고리즘의 유형에 따라 결정됩니다. 회귀 작업의 경우 새 열 중 하나가 점수라고 합니다. 이것이 바로 이 이름으로 가격 데이터의 이름을 지정한 이유입니다.
Machine Learning 작업 가이드에서 다른 기계 학습 작업의 출력 열에 대해 더 자세히 알아볼 수 있습니다.
DataView의 중요한 속성은 이들이 느리게 평가된다는 점입니다. 데이터 뷰는 모델 학습 및 평가, 데이터 예측 중에만 복사 거래 설명 복사 거래 설명 로드되고 작동됩니다. ML.NET 애플리케이션을 쓰고 테스트하는 동안에는 Visual Studio 디버거를 사용하여 미리 보기 메서드를 호출하여 어떠한 데이터 뷰 개체도 살펴볼 수 있습니다.
디버거에서 debug 변수를 보고 내용을 살펴볼 수 있습니다. 성능이 크게 저하되므로 프로덕션 코드에서는 미리 보기 메서드를 사용하지 마세요.
모델 배포
실제 애플리케이션에서 모델 학습과 평가 코드는 예측과 구분됩니다. 사실,이 두 복사 거래 설명 가지 활동은 별도의 팀에서 수행하는 경우가 많습니다. 모델 개발 팀은 예측 애플리케이션에서 사용하기 위해 이 모델을 저장할 수 있습니다.
비트겟 (Bitget) 거래하는 방법! 1편
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코린이 여러분들 모두 비트겟 계정 및 구글 OTP 설정 하셨나요!?
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지난 포스팅에서는 구글 OTP에 대해서 설명 드렸는데요!
오늘은 비트겟 (Bitget) 을 통해 거래하는 방법에 대해서 설명 드릴게요!
1편과 2편이 나눠져 있으며 오늘은 '1편 비트겟 입금 방법'에 대해서 표스팅 하겠습니다!
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환경부는 '복사 거래 설명 제3차 계획기간 국가배출권 할당계획' 및 '제3차 배출권거래제 기본계획'에서 배출권거래제 제3차 계획기간(2021~2025년) 중에 제3자의 시장참여를 허용할 계획임을 밝힌 바 있다.
이번 고시 제정으로 제3자가 배출권 거래에 참여하여 거래가 활성화되면 배출권을 상시적으로 확보할 수 있는 시장이 형성되면서 그간의 배출권 수급불균형, 가격 급등락의 문제점이 해소될 것으로 기대된다.
2015년 온실가스 배출권거래제가 도입된 이후 배출권 거래시장의 거래량은 꾸준히 증가*했지만 할당업체만 참여할 수 있는 시장 특성 때문에 거래가 배출권 정산기(매년 6월 말) 등 특정 시기에 집중되었고, 매도ㆍ매수 쏠림현상이 발생되어 가격도 급등락을 반복해왔다.
* ('15년) 566만톤 → ('16년) 1,197만톤 → ('17년) 2,626만톤→ ('18년) 4,751만톤→ ('19년) 3,808만톤→ ('20년) 4,401만톤
'배출권 거래시장 배출권거래중개회사에 관한 고시'가 제정되면 배출권거래소인 한국거래소에서 관련 규정 개정 및 회원 가입 절차 등을 마련하며, 자격을 갖춘 제3자는 배출권 거래시장에 참여할 수 있게 된다.
※ 배출권의 할당 및 거래에 관한 법률 시행령 제36조 제2항 : "배출권거래중개회사가 갖춰야 하는 정보통신망이나 정보처리시스템에 관한 세부사항은 환경부장관이 정하여 고시한다."
제3자는 자기매매* 형태로 배출권을 거래하게 되며, 과도한 시장점유를 방지하기 위해 '제3차 계획기간 국가배출권 할당계획' 등에 따라 1개사당 배출권 보유한도는 20만톤으로 제한된다.
* 자기의 명의, 자기의 계산으로 매매하는 방식(타인의 위탁을 받아 타인의 계산으로 매매하는 위탁매매와 구분)
환경부는 제3자의 자기매매 참여에 따른 배출권 거래시장 수급 개선상황을 면밀하게 살펴보면서 향후 제3자의 할당대상업체 위탁매매 등 참여 확대 방안도 검토할 계획이다.
아울러 현재 운영하고 있는 배출권 시장조성자* 제도도 지속적으로 병행하여 배출권 거래시장 안정화에 최선을 다할 예정이다.
* 배출권시장에 유동성을 공급하기 위해 환경부와 계약을 맺고 매수·매도 호가를 제시하며, 산업은행·기업은행(2019년 6월 이후) 및 하나금융투자·한국투자증권·SK증권(2021년 5월 이후)이 참여 중임
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